با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از نمونه‌های آزمایشی به کاربردهای حیاتی سازمانی، حاشیه خطا به شدت کاهش می‌یابد. در توسعه نرم‌افزار سنتی، خروجی‌های قطعی معمول هستند؛ ورودی خاص همیشه خروجی یکسان تولید می‌کند. با این حال، در ...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توسعه نرم‌افزار و تولید محتوا را متحول کرده‌اند، اما همچنان به یک نقص حیاتی مبتلا هستند: توهم. اگرچه تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) استاندارد صنعتی برای مستندسازی پاسخ‌ها در داده‌های واقعی است، بسیاری از وظایف تولیدی مانند نوشتن خلاقانه...
با حرکت هوش مصنوعی از نمونه‌های آزمایشی به سیستم‌های تولیدی حیاتی، منظره مقرراتی از دستورالعمل‌های مشاوره‌ای به قوانین اجرایی تغییر کرده است. برای توسعه‌دهندگان و مهندسان یادگیری ماشین، چالش دیگر تنها ساخت مدل‌های دقیق نیست، بلکه ساخت مدل‌های انطباق‌پذیر است...
هنگامی که مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از نمونه‌های آزمایشی به بارهای کاری عملیاتی منتقل می‌شوند، هزینه‌های عملیاتی مرتبط با استنتاج به نگرانی اصلی تبدیل می‌شود. در حالی که برنامه‌های چت بلادرنگ به نمونه‌های GPU همیشه روشن با تأخیر کم نیاز دارند، بسیاری از موارد استفاده سازمانی...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) قابلیت‌های تولیدی شگفت‌انگیزی دارند، اما ذاتاً ایستا هستند. آن‌ها بدون کمک نمی‌توانند موجودی زنده را بررسی کنند، آب‌وهوای لحظه‌ای را دریافت کنند یا پایگاه‌های داده داخلی شرکت را جستجو کنند. این محدودیت جایی است که فراخوانی تابع (یا استفاده از ابزار) ضروری می‌شود. ...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، مدل‌های کمی توانسته‌اند به اندازه Stable Diffusion تخیل توسعه‌دهندگان و خلاق‌ها را برانگیزند. Stable Diffusion XL (SDXL) که توسط Stability AI منتشر شده، جهش قابل‌توجهی در قابلیت‌های تولید تصویر از متن است...
در منظره سریعاً در حال تحول هوش مصنوعی، توانایی ترکیب داده‌های عملیاتی ساختاریافته با اطلاعات معنایی غیرساختاریافته دیگر یک تجمل نیست، بلکه یک ضرورت است. پایگاه‌های داده برداری سنتی در شباهت معنایی عالی هستند اما اغلب با بارهای کاری تراکنشی پیچیده و با همزمانی بالا...